(57)【要約】【課題】  正確な状態推定を行なって安定な制御を可能にすること。【解決手段】  モデル予測制御装置に配置されている、制御対象の状態推定量を推定する内部状態推定部２０に、評価部２５で使用する状態推定評価式を変更する評価式変更部２７を設ける。状態推定評価式による評価値あるいは最適操作量検出部で使用する最適操作評価式による評価値が悪化した場合、又は制御量の予測値と実測値との偏差が大きくなった場合、評価式変更部２７により状態推定評価式を変更して、安定な制御を実現する。【選択図】      図２
2006146764.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を出力する内部状態推定部と、
前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から出力される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を出力する最適操作量決定部とを備え、
前記内部状態推定部は、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する評価式変更部を備えるモデル予測制御装置。
【請求項２】
前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記状態推定評価式による評価値が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項３】
前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記最適操作評価式による評価値が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項４】
前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合とは、前記最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が所定範囲外となる場合である請求項１に記載のモデル予測制御装置。
【請求項５】
前記評価式変更部に複数の状態推定評価式を備え、該複数の状態推定評価式の一つを選択して状態推定評価式を変更する請求項１〜４のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。
【請求項６】
前記複数の状態推定評価式は、状態推定評価式の各項の重みが異なる請求項５に記載のモデル予測制御装置。
【請求項７】
前記評価式変更部では、誤差発生箇所を特定して、該誤差発生箇所をさらに細かく評価できる状態推定評価式に変更する請求項１〜６のいずれか１項に記載のモデル予測制御装置。
【請求項８】
制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を計算し、
前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から算出される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を計算し、
前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更するモデル予測制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、モデル予測制御装置及びモデル予測制御方法に関し、特に安定な制御が可能なモデル予測制御装置及びモデル予測制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
モデル予測制御は、制御対象の特性を記述した物理モデルである動特性モデルを用い、有限時間先までの制御量を予測し、制御性能を表わす評価式の値を最小化もしくは最大化するような最適操作量を決定するものである（特許文献１参照）。モデル予測を行なうモデル予測装置は、実際の制御対象の動特性モデルを使用することにより、未来の制御量の変化を予測して操作量を決定できるので、正確な制御が可能である。また、動特性モデルの内部状態は、状態推定装置により評価式を用いて、毎回の予測演算に際して現在から未来の有限時間先までの状態を推定して同定されるので、さらに正確な予測が可能である。
【０００３】
【特許文献１】特開平１１−７３０７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、モデル予測装置においても、制御対象の故障やモデルの精度により予測誤差が大きくなり、動作が不安定になり安定な制御ができない場合があった。本発明者らは、モデル予測制御装置の動作が不安定になるのは、多くは制御対象の状態推定が正確に行なわれない結果であるとの知見を得た。この結果に基き、本発明は、モデル予測制御装置の内部状態推定部において、正確な状態推定を行なうモデル予測制御装置を提供することを目的とする。また、予測誤差が生じる原因となった誤差発生個所を検出し、その誤差を考慮した状態推定の評価が可能なモデル予測制御装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、前記目的を達成するために、モデル予測制御装置の内部状態推定部において常に同じ評価式を用いるのではなく、状況に応じて状態推定のための評価式を変更可能にするモデル予測制御装置を提供する。
【０００６】
本発明の第１の態様であるモデル予測制御装置は、制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を出力する内部状態推定部と、前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から出力される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を出力する最適操作量決定部とを備え、前記内部状態推定部は、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する評価式変更部を備える。
【０００７】
本発明の第２の態様であるモデル予測制御装置は、前記状態推定評価式による評価値が所定範囲外となる場合に、モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。
【０００８】
本発明の第３の態様であるモデル予測制御装置は、前記最適操作評価式による評価値が所定範囲外となる場合に、モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。
【０００９】
本発明の第４の態様であるモデル予測制御装置は、前記最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が所定範囲外となる場合に、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断する。
【００１０】
本発明の第５の態様であるモデル予測制御装置は、前記評価式変更部に複数の状態推定評価式を備え、該複数の状態推定評価式の一つを選択して状態推定評価式を変更する。
【００１１】
本発明の第６の態様であるモデル予測制御装置は、前記複数の状態推定評価式は、状態推定評価式の各項の重みを異ならせる。
【００１２】
本発明の第７の態様であるモデル予測制御装置は、前記評価式変更部では、誤差発生箇所を特定して、該誤差発生箇所をさらに細かく評価できる状態推定評価式に変更する。
【００１３】
本発明の第８の態様であるモデル予測制御方法では、制御対象の内部状態推定のために、前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を前記状態推定評価式を用いて評価して前記制御対象の状態推定量を計算し、前記制御対象に与える最適操作量を決定するために、前記内部状態推定部から算出される状態推定量により同定した前記制御対象のモデルを用いて予測を行なった結果を最適操作評価式を用いて評価して最適操作量を計算し、前記モデルを用いた予測に誤差が生じたと判断される場合前記状態推定評価式を変更する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、モデル予測誤差が生じたと判断される場合に評価式変更部により誤差に対応した状態推定評価式に変更することができ、制御の安定化を図ることができる。また、状態推定評価式の評価値、最適操作評価式の評価値又は制御量の予測値の悪化を指標にして、モデル予測誤差が生じたと判断するので、誤差発生箇所を特定して、誤差発生箇所に対応する状態推定評価式に変更でき、より安定な制御を実行できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
図１に、本発明の実施の形態であるモデル予測制御の概略を示す。モデル予測制御装置１は、制御対象２に最適操作量を入力し、制御対象から検知あるいは出力される制御量を目標値に達するように制御する。モデル予測制御装置１は、最適操作量検索部１０、内部状態推定部２０及び記憶データベース３０を備える。内部状態推定部２０は、有限未来時間先までの状態を予測して得られた制御対象の状態を表わす状態推定量を最適操作量検索部１０に出力する。最適操作量検索部１０は、内部状態推定部２０から入力される状態推定量によりモデルを同定し、このモデルに基き有限未来時間先までの制御量を予測して、この制御量を与える最適操作量を決定する。記憶データベース３０は、最適操作量、制御量及び各種状態量の予測値及び実測値を記憶して、モデル予測制御に必要なデータを供給する。
【００１６】
図２に、内部状態推定部２０の概略構成を示す。内部状態推定部２０では、状態量候補算出部２１により算出された仮の状態量がモデル予測部２３に送られ、モデル予測部２３では、記憶データベース３０から得た前回の最適操作量と状態量候補に基いて、制御対象の出力である制御量を予測して、これらを評価部２５に送る。評価部２５では、状態推定量を決定するための状態推定評価式を用いて評価値を算出する。算出された評価値が最小値あるいは最大値であるかを判断する。評価値がまだ最小値あるいは最大値に達していない場合には、状態量候補算出部に戻って、状態量候補の値をわずか変化させて再度予測を行なう。これを繰り返して、状態推定評価式による評価値が最小あるいは最大となったときの状態量候補を推定状態量として決定し、最適操作量検索部１０に送る。
【００１７】
本発明の実施形態では、さらに、評価部２５で用いる状態推定評価式を変更あるいは切替える状態推定評価式変更部２７を備える。以下に詳しく説明するように、状態推定評価式変更部２７は、制御対象の故障やモデルの精度等によりモデル予測に誤差が生じた場合、誤差発生箇所に対応した状態推定評価式に変更あるいは切替えるものである。
【００１８】
最適操作量検索部１０は、状態推定量が与えられると、操作量候補算出部１１により算出された操作量候補をモデル予測制御部１３に入力し、内部状態推定部からの状態推定量により更新された制御対象モデルを用いて有限時間先までの制御量を予測する。操作量候補及び予測された制御量は、評価部１５に送られる。評価部１５では最適操作評価式により評価値を算出し、算出した評価値が最小値あるいは最大値となっているかを判定する。これを繰り返して評価値が最小あるいは最大となった時点で最適操作量の検索を終了し、最適操作量が決定する。最適操作量は、制御対象２に与えられ、次の予測サイクルに入る。
【００１９】
従来のモデル予測制御装置では、常に同一の状態推定評価式を用いて、制御対象の内部状態を評価していた。本実施形態は、内部状態推定部２０に状態推定評価式変更部２７を備えて、状態推定評価式の変更を可能にした。
【００２０】
以下、本発明に従って配置された状態推定評価式変更部２７の動作を説明する。状態推定評価式変更部２７は、モデル予測に誤差が生じた場合、状態推定評価式を変更するものである。すなわち、予測誤差は、制御対象の状態を正確に把握していないことに起因する場合が多いので、制御対象の状態を正確に表わした状態推定量を最適操作量検索部に与えることができる状態推定評価式に変更する。このようにして、制御が不安定になることを回避する。
【００２１】
本実施形態では、状態推定評価式を変更する必要があると判断する指標として、評価値又は制御量の誤差を判定する。すなわち、以下の（１）〜（３）のいずれかが起きている場合、状態推定評価式を変更するようにした。
【００２２】
（１）内部状態推定部の状態推定評価式による評価値が悪化して、予め定めておいた範囲から外れる場合。
（２）最適操作量検索部の最適操作評価式による評価値が悪化して、予め定めておいた範囲から外れる場合。
（３）最適操作量検索部において予測された制御量と実測された制御量の偏差が、予め定めておいた範囲から外れる場合。
【００２３】
また、上記（１）〜（３）に該当する場合に、状態推定評価式又は最適操作評価式を検討することにより、誤差発生箇所を検出することができ、どのような状態推定評価式に変更すべきかを判断できる。次に、簡単な例によりこれを説明する。
【００２４】
図３は、状態推定評価式変更部２７の動作を説明するための図であり、車両用ラジエータの温度制御又は冷却制御をごく簡略化して示したものである。図３の制御系は、説明を簡単にするために、冷却水のポンプ回転数とバルブ開度を操作量とし、温度を制御量とする。制御対象の内部状態を示す状態量は、制御対象の時定数（なまし定数）である。これらは説明のためのものであって、本発明を限定するものではない。本発明が、操作量あるいは制御量の数又は種類、及び内部状態を示す状態量等が多数存在するモデル予測制御システムに適用できることはもちろんである。
【００２５】
本例では、内部状態推定部２０は、状態量である時定数を推定して最適操作量決定部１０に渡すことになる。そのときの評価式を、操作量であるポンプ回転数とバルブ開度、制御量である温度、状態量である時定数を変数とする多項式の関数とする。この場合、評価値は、評価式の各項の変数に値を代入して得られる値となる。本例では、この評価値が最小値となるときの時定数の値が状態推定量となる。
【００２６】
上記（１）のように、内部状態推定部の評価値が悪化するという場合、例えば通常は最小値になるはずのない値が最小値として算出されるような場合である。これは、評価式を構成する少なくとも１項が通常より大きな値となっていることを意味する。したがって、評価値が悪化して所定の値を超えるようなときには、評価式の各項の値を実際の制御対象から得られた実測値と比較することによって、異常あるいは故障の個所を特定することができる。例えば、ポンプ回転数が実測値と大きく相違している場合、評価値の悪化の原因は、ポンプにあるということができる。このような場合、状態推定評価式を変更して、ポンプ回転数を細かく調べることが可能な評価式を採用する。このようにして、実際のポンプの状態に適合した状態推定量を得ることができれば、安定な制御が可能となる。このように誤差の原因となっている個所を特定して、これに対応できる評価式を使用すると、不安定な制御を未然に避けることができる。なお、２箇所以上が故障と判断される場合でも同様に対応できる。
【００２７】
上記（２）のように、最適操作評価式の値である評価値の悪化が検出される場合も、評価式の各項を調べることにより、故障等の箇所を特定することができるのは、上記（１）の場合と同様である。最適操作評価式による評価値の悪化の原因も、制御対象の状態推定が正確でない結果であることが多いので、内部状態推定部の状態推定評価式を変更する。
【００２８】
上記（３）の場合は、最終的に予測された制御量と実測された制御量の偏差が大きくなった場合で、正確な制御が行なわれていないことがはっきりした場合である。この場合も、上記（２）の場合と同様に、最終的に制御量を予測した最適操作評価式の各項を実測値と比較して、故障等の箇所を特定する。この場合も予測の前提である状態推定が正確に行なわれていない結果であることが多いので、状態推定評価式を状況に合わせて変更する。
【００２９】
変更する評価式は、多くの種類の故障等に対応できるようにように予めマップを作成しておき、故障等に応じて切替えるようにできる。評価式の変更は、予想される誤差発生個所に対応して評価式の項の重みを変更するだけでもよい。
【００３０】
次に、本発明の実施形態の動作を図４のフローに従って説明する。この動作フローは、始動時を省略したフローであり、前回検索された最適操作量が制御対象に入力され、その結果である制御量が取得されていることを前提にしている。ステップＳ１〜Ｓ４までは、内部状態推定部２０における状態推定の動作を表わし、ステップＳ５〜Ｓ９までが、最適操作量決定部１０における予測制御の動作を表わす。
【００３１】
モデル予測制御をスタートすると、ステップＳ１では、仮に設定された状態量候補（例えば前回の推定状態量）を用いて制御対象モデルを更新して、前回の最適操作量を用いて、有限時間先までの制御量の予測を行なう。次いで、ステップＳ２で、予測された制御量を内部状態推定のための評価式で評価し、その評価値（以下、状態推定評価値という）を算出する。ステップＳ３で、算出された状態推定評価値が最小値と判断されなければ、ステップＳ１に戻って、状態量候補の値を少しずらして、ステップＳ１とＳ２を繰り返す。ステップＳ３で、状態推定評価値が最小値であると判断されると、ステップＳ４に進み、この状態推定評価値が所定の許容範囲に入っているか否かを判断する。所定範囲内にあれば、推定状態量が得られたと判断して、ステップＳ５で、このときの状態推定量を最適操作量検索部に入力する。
【００３２】
ここで、制御対象の事故あるいはモデルの精度が良くない等の事情により状態量に誤差が生じていれば、状態推定評価値が悪化して、ステップＳ４で、状態推定評価値が所定範囲内に入らない場合が起こる。このまま最適操作量の検索を実行すると、必要な最適操作量がうまく得られず、制御が不安定なものとなる。これは評価式が制御対象の状態を正確に反映しないものとなっているからで、このような場合は、ステップＳ１４に進み、状態推定評価式において使用された、各種の操作量あるいは状態量が、実際の制御対象から出力されるあるいは検出される値と異なる部分を見出し、当該部分を細かく反映するように状態推定評価式を変更あるいは切替える。そして再度ステップＳ１から状態推定を行なう。このように評価式を切替え、現在の状況に応じた評価式を用いることにより、制御が不安定となることを防ぐことができる。
【００３３】
次に、ステップＳ６では、内部状態推定部から入力された状態推定量に基き、制御対象モデルを更新し、このモデルを用いて最適操作量の検索を開始する。ステップＳ７では、最適操作量候補による制御量をモデル予測する。次いで、ステップＳ８で、予測された制御量及び操作量候補等に基いて最適操作評価式により評価値を算出する。ステップＳ９では、算出された評価値が最小値に達したか否かを判定し、最小値でなければ、再度ステップＳ６に戻り、最適操作量候補の算出から最適操作量の検索を再開する。ステップＳ６〜Ｓ９は、従来のモデル予測制御装置と同様のステップである。
【００３４】
ステップＳ９で、評価値が最小値であると判断されると、ステップＳ１０で、得られた評価値が許容される所定範囲に入っているか否かを判断する。所定範囲内であれば、ステップＳ１１に進み、最小の評価値を与えた操作量候補を最適操作量として実際の制御対象に入力される。ステップＳ１０で、得られた評価値が所定範囲に入っていなければ、適切な状態推定が行なわれなかったとして、ステップＳ１４に進み、状態推定の評価式を状況に合ったものに変更して、ステップＳ１に戻り、新たに状態推定を実行する。この場合も、最適操作評価式の各種の操作量あるいは状態量の値と実際の値とを比較して、大きく異なる部分を見出し、当該部分を細かく調べることのできる状態推定評価式を選択する。
【００３５】
最適操作量を実際の制御対象に入力した（ステップＳ１１）後、従来のものは、新たな最適操作量を求める予測サイクルに入るが、本実施形態では、ステップＳ１２で制御対象から出力される制御量を例えばセンサにより取得した後、ステップＳ１３で制御量の予測値（ステップＳ１７で予測された）と実測値（ステップＳ１２ｄ得られた）とを比較する。ここで予測値と実測値との偏差が所定範囲を超えていれば、そもそも状態推定が正確ではなかったとして、ステップＳ１４に進み、状態推定に用いた状態推定評価式を変更してステップＳ１に戻り、モデル予測を状態推定から再度実行する。先に説明したのと同様に、ステップＳ１４では、制御量の評価を含む最適操作評価式の、各種の操作量あるいは状態量の値と実際の値とを比較して、大きく異なる部分を見出し、当該部分を細かく調べることのできる状態推定評価式に変更する。
【００３６】
なお、本実施形態では上記（１）〜（３）の場合に予測誤差が生じているとして状態推定評価式を変更したが、これ以外にも予測誤差の発生が明らかとなる場合に本発明を適用して状態推定評価式を変更することも可能である。
【００３７】
以上説明したように、本実施形態では、モデル予測制御装置による制御の不安定な状態を、評価値又は制御量の予測値の悪化を指標にして判定し、制御対象の状態推定に用いる評価式を誤差発生箇所に対応して変更するので、安定なモデル予測制御を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の概略を示す図である。
【図２】本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の内部状態推定部の概略を示す図である。
【図３】本発明を適用する制御システムを説明する図である。
【図４】本発明の実施形態であるモデル予測制御装置の動作フローを示す図である。
【符号の説明】
【００３９】
１    モデル予測制御装置
２    制御対象
１０    最適制御量決定部
１１    操作量候補算出部
１３    モデル予測部
１５    最適操作評価部
２０    内部状態推定部
２１    状態量候補算出部
２３    モデル予測部
２５    状態推定評価部
２７    評価式変更部
３０    記憶データベース
【図１】
2006146764.tif 000003
【図２】
2006146764.tif 000004
【図３】
2006146764.tif 000005
【図４】
2006146764.tif 000006